Коллектив сотрудников факультета государственного управления МГУ (Михаил Мягков – руководитель проекта, Александр Воронов, Дарья Дунаева, Анна Саркисова) исследовали 4,5 млн сообщений о вакцинации от COVID-19, опубликованных пользователями сети «ВКонтакте» в период пандемии: 01.01.2020 – 01.03.2023. Благодаря применению технологий анализа больших данных и разработанной авторской методологии исследователям удалось выделить в масштабной текстовой коллекции 237 устойчивых нарративов о вакцинации. Для каждого нарратива был рассчитан индекс популярности. Наиболее популярным, например, оказался следующий нарратив: «Работодатели оказывают давление, принуждая вакцинироваться» (его поддержка – 76118 текстов). Работы осуществлялись в сотрудничестве с Суперкомпьютерным центром НИ ТГУ, активным соавтором исследования выступил Евгений Петров (г. Томск).
Проект был поддержан Российским научным фондом (проект 23-28-01025 «Исследование нарративов в социальных медиа с применением технологии анализа больших данных (на примере нарративов о вакцинации от COVID-19)»).
«Разработка методологии автоматизированного извлечения системы нарративов об общественно значимой проблеме или событии из цифровых источников массовой коммуникации представляется одним из наиболее перспективных направлений в области приложения технологий анализа больших данных к социальным наукам. Детекция нарративов позволит увидеть основные сквозные мотивы и взаимосвязи, конструирующие определенный социальный феномен» – комментирует исполнитель проекта, канд. филол. наук Анна Саркисова.
Разработанный инструментарий имеет универсальный характер: методология может быть адаптирована под любую актуальную тематику, требуя только корректировки входных параметров тематического моделирования. Полученный датасет планируется ввести в научный оборот в качестве актуального материала для изучения общественного мнения о вакцинации в России.
С перечнем публикаций по итогам исследования можно ознакомиться по ссылке.